初识机器学习----人生若只如初见
你走在一片静谧的花丛中，安安静静的赏花，享受着人间美好，突然你看到了前面有一个人的背影是这样的：
然后你就根据你以往的经验，这背影，这腿，这打扮，这肤色，推测出你前面这个妹子应该是这样的：
或是这样的：
所以你不禁的又多看两眼，想掏出手机加人家微信。
经过上面的过程，你会发现，这只是你基于经验做出的预判，因为你已经见过很多这样的背影，并且看到他们的脸确实很好看的例子，而通过对你以往经验的利用，你就能对新的情况做出有效的决策。
这就是机器学习，他致力于研究通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能，只是在计算机系统中，“经验”是以“数据”的形式存在，就好比说你有一个兄弟，刚出山里来，对外面的花花世界也不了解，你就对他说，像这种身高=高，身材=苗条，穿搭=时尚，皮肤=白的背影，脸是长得漂亮。于是乎你兄弟在脑海里就刻画了这组数据（身高=高，身材=苗条，穿搭=时尚，皮肤=白，推出 脸=好看），对没错，这个兄弟就是个机器，你让他学习很多条这种判断，下次他自己走在大街上看到妹子的背影，他就能根据这些经验来判断这个妹子张得是否好看。
因此“机器学习”就包含两个部分：
训练：比如提供大量的数据给机器“学习”，教会机器什么情况下这个妹子好看，这就是训练
预测：训练结束后，我们需要机器可以对没有见过的数据进行判断，并且要保证一定的正确率，这就是预测
所以，机器学习通俗易懂一点讲，就是我们希望机器像高三的我们一样的去不停的做练习题、改错题，然后在高考遇到没见过的题型时能考个好的分数。
最后提一句机器学习预测，既然是预测，可能会有预测错误的时候，上图也许会预测为：
或者为：
